【摘要】：現(xiàn)實(shí)世界中的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出重疊社區(qū)的特征。在研究經(jīng)典的標(biāo)簽算法的基礎(chǔ)上,該文提出基于貢獻(xiàn)函數(shù)的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法。算法將每個(gè)節(jié)點(diǎn)用三元組(閾值、標(biāo)簽、從屬系數(shù))集合來表示。節(jié)點(diǎn)的閾值是每次迭代過程中標(biāo)簽淘汰的依據(jù),該值由多元線性方程自動(dòng)計(jì)算而來。從屬系數(shù)用于衡量當(dāng)前節(jié)點(diǎn)與標(biāo)簽所標(biāo)識(shí)社區(qū)的相關(guān)度,從屬系數(shù)的值越大說明該節(jié)點(diǎn)與標(biāo)簽所標(biāo)識(shí)社區(qū)的關(guān)聯(lián)性越強(qiáng)。在每一次迭代的過程中,算法依據(jù)貢獻(xiàn)函數(shù)計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)的從屬系數(shù),并生成新的三元組集合。然后依據(jù)標(biāo)簽決策規(guī)則淘汰標(biāo)簽,進(jìn)行從屬系數(shù)規(guī)范化。通過對真實(shí)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和LFR(Lancichinetti Fortunato Radicchi)自動(dòng)生成的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測試可知,該算法的社區(qū)劃分準(zhǔn)確率高,而且劃分結(jié)果穩(wěn)定。
[Abstract]:The network structure in the real world is characterized by overlapping communities. Based on the study of classical label algorithms, this paper proposes an overlapping community discovery algorithm based on contribution function. Each node is represented by a set of triples (threshold, label, subordinate coefficient). The threshold of nodes is the basis of label elimination in each iteration process, which is automatically calculated by multivariate linear equations. The dependency coefficient is used to measure the correlation between the current node and the community identified by the label, and the greater the value of the subordinate coefficient is, the stronger the correlation between the node and the community identified by the label is. In each iteration, the algorithm calculates the subordinate coefficients of each node according to the contribution function, and generates a new set of triples. Then the label is eliminated according to the label decision rule, and the subordinate coefficient is standardized. By testing the real complex network and the network generated automatically by LFR (Lancichinetti Fortunato Radicchi), it can be seen that the algorithm has high accuracy of community partition, and the result of partition is stable.
【作者單位】： 上海交通大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)院;
【基金】：國家973關(guān)鍵技術(shù)研究項(xiàng)目(2013CB329603) 國家自然科學(xué)基金(61472248)~~
【分類號(hào)】：O157.5;TP301.6

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2333081